# 使用 OpenCV 和 Python 实现图像相减
在计算机视觉和图像处理领域，图像相减是一个重要的技术，常用于运动检测、物体跟踪等任务。图像相减的基本思想是通过计算两幅图像之间的像素差异，来提取出感兴趣的对象或区域。本文将介绍如何使用 Python 中的 OpenCV 库进行图像相减，并提供一个完整的代码示例。
## OpenCV 简介
OpenCV（Open Source Compu
原创
2024-10-11 04:58:12
168阅读
## Python OpenCV图像相减
### 引言
图像处理是计算机视觉领域的重要分支，它涵盖了从图像获取到图像分析的各个方面。其中，图像相减是一种常用的图像处理技术，它可以用于图像的增强、目标检测以及运动检测等应用中。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库进行图像相减，并通过代码示例来展示其应用。
### 图像相减原理
图像相减是指将两幅图像的对应像素值进行相减操作，得到一幅
原创
2023-10-07 14:17:00
595阅读
摘要：使用基于python的opencv中的sift算法检测图像中的特征点。通过knn匹配，每个关键点两个match，即最近邻与次近邻。 采用SIFT作者提出的比较最近邻距离与次近邻距离的SIFT匹配方式来筛选出最近邻远优于次近邻的匹配作为good matches。最后，根据投影映射关系，使用计算出来的单应性矩阵H进行透视变换，再进行拼接。准备：首先，准备好几个库：import cv2
impor
转载
2023-11-03 21:32:46
121阅读
基本概念滤波实际上是信号处理的一个概念，图像可以看成一个二维信号，其中像素点 灰度值得高低代表信号的强弱高频：图像中变化剧烈的部分 低频：图像中变化缓慢，平坦的部分根据图像高低频特性，设置高通和低通滤波器 高通滤波可以检测图像中尖锐、变化明显的地方； 低通滤波可以让图像变得平滑，消除噪声干扰图像滤波是OpenCV图像处理的重要部分，在图像预处理方面应用广泛，图像 滤波的好坏决定着后续处理
转载
2024-01-03 13:55:32
27阅读
图像滤波 这一章我们将继续讨论图像的基本操作。将讨论一些滤波理论和一些从图像中提取特征或抑制图像噪声的方法。 图形处理和计算机视觉之间有一条华丽丽的分割线。图形处理主要是通过不同的变换来呈现图形的不同表现。其通常呢，但不总是，是为了”显示”的目的，包括图像色彩空间的转换，锐化或模糊，改变对比
转载
2024-04-22 12:40:55
34阅读
图像的平滑与滤波 平滑滤波是低频增强的空间域滤波技术，是图像模糊、消除噪声。一、2D滤波器cv2.filter2D()对于2D图像可以进行低通或者高通滤波操作，低通滤波（LPF）有利于去噪声，模糊图像，高通（HPF）有利于找到图像边界。 import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('dog.jpg', 0)
kernel =
转载
2024-04-01 19:02:10
49阅读
1.均值滤波器 均值滤波是在空域中进行相应的操作，在滤波的过程中选定一个模板，图像中每一点的像素值都由这个模板中所有点的像素值的均值代替。均值滤波公式为：
转载
2024-01-26 10:09:22
84阅读
前言对图像进行缩放的最简单方法当然是调用resize函数啦！resize函数可以将源图像精确地转化为指定尺寸的目标图像。要缩小图像，一般推荐使用CV_INETR_AREA来插值；若要放大图像，推荐使用CV_INTER_LINEAR。一、缩放调用方式第一种，规定好你要图片的尺寸，就是填入你要的图片的长和高。#include<opencv2\opencv.hpp>
#include&
转载
2024-10-12 09:50:15
52阅读
一、图像滤波 即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。二、图像滤波分类 大体上图像滤波可以分为线性滤波和非线性滤波，线性滤波包括方框滤波、均值滤波、高斯滤波，非线性滤波包括中值滤波
转载
2023-11-12 11:28:44
13阅读
滤波操作1、线性滤波和非线性滤波简介线性滤波：这里用卷积神经网络中卷积操作的形式来理解线性滤波，即通过模板与对应区域的的加减乘除来获得 新的像素值，二者之间具有确定的数学关系，如下图所示 线性滤波通常用来剔除诸多信号中的某一个频率或者从众多频率中选择出某一个。常用的线性滤波有均值滤波和高斯滤波等。非线性滤波使用的是逻辑关系，比较模板区域内数值的大小关系来进行滤波。常用的主要有中值滤波和双边滤波等。
转载
2023-10-24 07:09:15
80阅读
首先滤波的目的：抽出对象的特征作为图像识别的特征模式；另一个目的是适应图像的处理要求，消除图像数字化时所混入的噪声； 而且这个功能应用很常见，属于图像预处理的重要部分，在opencv中的imgproc源码中能找的到。在这里还要了解两个概念：图像中的高频和低频： 图像的高低频是对图像各个位置之间强度变化的一种度量方法. 低频分量:主要对整副图像的强度的综合度量. 高频分量:主要是对图像边
转载
2024-01-08 15:19:58
35阅读
//GaussianBlur();
IplImage* iplImage;
cvSmooth(plDestImage, plDestImage, CV_GAUSSIAN, 3, 3, 3 , 3);//不能为偶数//高斯滤波
//cvSmooth(plDestImage, plDestImage, CV_MEDIAN);移位的高斯滤波内核将导致图像平滑+移位。如果要使用不使图像移位的滤镜，则滤镜必
转载
2023-12-01 10:39:04
87阅读
中值滤波一、实验目的：①掌握中值滤波的原理、滤波过程；②熟悉Matlab编程。二、实验内容：利用中值滤波，对图像进行滤波；三、实验原理：中值滤波是一种非线性滤，由于它在实际运算过程中并不需要图像的统计特性，所以比较方便。中值滤波首先是被应用在一维信号处理技术中，后来被二维图像信号处理技术所应用。在一定的条件下，可以克服线性滤波器所带来的图像细节模糊，而且对滤除脉冲干扰及图像扫描噪声最为有效。但是对
转载
2024-01-28 02:55:57
38阅读
图像运算有很多种，包括 加法、减法、乘法、除法、位运算、平方根、对数、绝对值等;加减乘除等 需保持 图像 shape 和 dtype 一致，或者第二个图像是个标量值；dst = cv.add(src1, src2[, dst[, mask[, dtype]]])
dst = cv2.subtract(src1, src2, dst, mask, dtype)
dst = cv2.multiply(
转载
2024-04-30 23:02:30
57阅读
图像滤波，指在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响后续图像处理和分析的准确性。消除图像中的噪声成分叫做图像的平滑化或滤波操作或模糊化，信号或图像的能量大部分冀中在幅度谱的低频和中频段，而在较高频段，有用的信息经常被噪声淹没，因此一个能降低高频成分幅度的滤波器能够减弱噪声的影响。滤波处理
转载
2024-04-20 22:40:17
203阅读
均值滤波
均值滤波函数cv2.blur()
import cv2
img = cv2.imread('01.jpg')
blur = cv2.blur(img,(5,5))
cv2.imshow("blur",blur)
cv2.waitKey()
中值滤波
中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值，对脉冲噪声和椒盐噪声滤
转载
2017-12-16 09:45:00
342阅读
2评论
[Opencv初探之六]：图像滤波1.线性滤波：方框滤波、均值滤波、高斯滤波1.1 方框滤波1.2 均值滤波1.3 高斯滤波2.非线性滤波：中值滤波，双边滤波2.1 中值滤波2.2 双边滤波 图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。消除图像中的噪声成分叫作图像的平滑化或
转载
2024-01-22 00:22:26
41阅读
OpenCV数字图像处理基于C++：算术运算和逻辑运算图像的算数运算是对图像进行加减运算，而图像的逻辑运算是对图像进行与、或、非、异或等逻辑运算。通过算术运算可以让图像来达到图像增强的效果；通过逻辑运算对图像进行分割、图像增强、图像识别、图像复原等操作。加法运算（合并两张图片，注意图片格式大小要一致）
特点：输出图像像素的灰度仅取决于两幅或两幅以上的输入图像的对应像素灰度值。算术运算结果和参与运算
转载
2024-04-23 17:05:53
86阅读
使 用过PhotoShop软件的朋友对色彩空间应该不会感到陌生，在PhotoShop中经常使用有RGB(红色、绿色、蓝色)、CMYK(青色、洋红、黄 色、黑色)、HSB(色相、饱和度、亮度)和Lab4中色彩空间。本文将介绍其具体的算法，并通过VC编程实现，本系列程序均在Win7+VS2008测试通过，并且和PS3的结果一致。由于公式比较繁琐，代码比较复杂，所以关于VC编程实现色彩空间的转换将分成多
文章目录一. 图像滤波简介① 为什么图像是波?② 图像的频率③ 滤波器二. 低通滤波之线性滤波① 方框滤波② 均值滤波③ 高斯滤波三. 低通滤波之非线性滤波中值滤波① 中值滤波简介② 实现中值滤波③ Opencv自带的中值滤波四. 低通滤波之非线性滤波双边滤波① 双边滤波的简介② 双边滤波的实现③ Opencv自带的双边滤波 一. 图像滤波简介① 为什么图像是波?我们都知道,图像由像素组成.下图
转载
2024-05-08 17:01:49
105阅读
